scholarly journals Revisión Literaria de Despacho Económico Ambiental considerando análisis bibliométrico

Author(s):  
Fausto Stalin Ruiz Tipán ◽  
Alex David Valenzuela Santillán

Resumen: El presente documento realiza un análisis bibliométrico del tema “Environmental Economic Dispatch” para conocer la evolución y las características de su producción científica. Se analizan 736 documentos publicados entre 2000 y 2020 y de estos se extrae los 15 más relevantes, estos serán analizados a detalle tomando en consideración indicadores como el año de publicación, el tema, revista de indexación, cantidad de citas, la temática que aborda y la metodología propuesta. Toda la información se obtuvo de la base de datos Web Of Science (WOS), se empleó esta debido a su alto factor de impacto. En la metodología se expone en análisis bibliométrico que se realizó en el software Vosviewer, el tipo de análisis que se empleo es el de citación y las unidades de análisis trabajadas son las de documentos, fuentes, autores, organizaciones y países. Las unidades de análisis poseen métricas y tablas que ayuden al lector a recopilar la información mostrada de mejor manera, tomando en consideración la cantidad de citas y la cantidad de documentos. En la revisión literaria, se analiza a profundidad los 15 documentos más relevantes obtenidos en el análisis bibliométrico, además se adjunta una tabla a modo de resumen de la temática y metodología propuesta por estos documentos para que el lector sea capaz de identificar más rápido cada uno de estos. En los resultados se destaca el documento más completo para las temáticas propuestas y el documento más citado. Este artículo será una guía útil para los investigadores.

2020 ◽  
Author(s):  
João Pedro Augusto Costa ◽  
Omar Andres Carmona Cortes ◽  
Osvaldo Ronald Saavedra

This paper aims to compare two different parallel approaches (cooperative and competitive) of the SPEA2 for solving the environmental-economic dispatch problem. The idea is to solve the problem by executing the SPEA2 algorithm along with three different meta-heuristics (Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization, and Differential Evolution) to perform changes in the population. The different meta-heuristics work in parallel using two different approaches. The first one is the competitive approach, in which meta-heuristics compete for producing the best set of candidate solutions for solving the problem. Whereas, the cooperative approach selects the new population merging all individuals from all meta-heuristics, then selecting the solution set for the Pareto frontier. The proposal was implemented in C++ using MPI in a master-slave parallel model. Two  study cases were used: the first one with six generators and the second one with forty generators. Results showed that the cooperative approach presented the best Pareto frontier for the case of 40 generators.


2012 ◽  
Vol 12 (11) ◽  
pp. 3500-3513 ◽  
Author(s):  
Nicole Pandit ◽  
Anshul Tripathi ◽  
Shashikala Tapaswi ◽  
Manjaree Pandit

Author(s):  
M.A. Abido

Multiobjective particle swarm optimization (MOPSO) technique for environmental/economic dispatch (EED) problem is proposed and presented in this work. The proposed MOPSO technique evolves a multiobjective version of PSO by proposing redefinition of global best and local best individuals in multiobjective optimization domain. The proposed MOPSO technique has been implemented to solve the EED problem with competing and non-commensurable cost and emission objectives. Several optimization runs of the proposed approach have been carried out on a standard test system. The results demonstrate the capabilities of the proposed MOPSO technique to generate a set of well-distributed Pareto-optimal solutions in one single run. The comparison with the different reported techniques demonstrates the superiority of the proposed MOPSO in terms of the diversity of the Pareto optimal solutions obtained. In addition, a quality measure to Pareto optimal solutions has been implemented where the results confirm the potential of the proposed MOPSO technique to solve the multiobjective EED problem and produce high quality nondominated solutions.


IEEE Access ◽  
2020 ◽  
Vol 8 ◽  
pp. 123662-123672
Author(s):  
Zhuohuan Li ◽  
Zhuowei Yu ◽  
Dan Lin ◽  
Weicong Wu ◽  
Hanxin Zhu ◽  
...  

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